[論文レビュー] Resource Allocation in Full-Duplex Mobile-Edge Computing Systems with NOMA and Energy Harvesting

Zhaohui Yang, Jiancao Hou+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 35被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、NOMAとエネルギー回収を統合したフルデュプレックスモバイルエッジコンピューティング（FD-MEC）システムのリソース割り当てフレームワークを提案し、全システムのエネルギー消費を最小限に抑えることを目的としている。非凸問題を再帰的パワーモデリングを用いて等価な凸問題に再定式化することで、著者らは、パワー制御、タイムスケジューリング、計算オフロードを共同で最適化する反復アルゴリズムを設計し、従来の手法と比較して顕著なエネルギー節約を達成した。

ABSTRACT

This paper considers a full-duplex (FD) mobile-edge computing (MEC) system with non-orthogonal multiple access (NOMA) and energy harvesting (EH), where one group of users simultaneously offload task data to the base station (BS) via NOMA and the BS simultaneously receive data and broadcast energy to other group of users with FD. We aim at minimizing the total energy consumption of the system via power control, time scheduling and computation capacity allocation. To solve this nonconvex problem, we first transform it into an equivalent problem with less variables. The equivalent problem is shown to be convex in each vector with the other two vectors fixed, which allows us to design an iterative algorithm with low complexity. Simulation results show that the proposed algorithm achieves better performance than the conventional methods.

研究の動機と目的

• ユーザーのバッテリー制約に起因するモバイルエッジコンピューティング（MEC）システムにおけるエネルギー消費とスペクトル効率の制限を解消すること。
• フルデュプレックス（FD）運用、非直交多重アクセス（NOMA）、エネルギー回収（EH）を統合した1つのMECフレームワークを構築し、スペクトル効率およびエネルギー効率を向上させること。
• パワー制御、タイムスケジューリング、計算オフロードの共同最適化を通じて、全システムエネルギー消費を最小限に抑えること。
• 非凸最適化問題を効率的に解くための低複雑度反復アルゴリズムの開発

提案手法

• 上行リンクユーザーのパワーを時間、BSパワー、オフロードデータの関数として表現する再帰的メソッドを用いて、元の非凸問題を変数を減らした等価問題に再定式化する。
• 他の2つの変数が固定されている場合に、等価問題がパワー、時間、データの各変数に関して凸であることを証明し、反復最適化を可能にする。
• パワーベクトル、タイムベクトル、オフロードデータベクトルを交互に最適化する反復アルゴリズムを設計し、低複雑度で収束を保証する。
• 各グループ内の複数ユーザーからのNOMA多重化上行リンク信号をデコードするため、基地局で逐次干渉キャンセレーション（SIC）を適用する。
• フルデュプレックス基地局を、同時に上行リンクデータ受信と下行リンクエネルギー送信を実行するものとしてモデル化し、ユーザーの運用を支援する。
• スケーリング関数と凸性解析を用いて、再定式化された問題の時間およびデータ変数における凸性を証明し、アルゴリズムの安定性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにしてフルデュプレックス運用をNOMAおよびエネルギー回収と効果的に統合し、スペクトル効率およびエネルギー効率を向上させることができるか？
• RQ2 このようなシステムにおいて、全システムエネルギー消費を最小限に抑えるために、パワー、時間、計算オフロードを最適に割り当てる方法は何か？
• RQ3 FD-MECにNOMAおよびEHを組み込んだ非凸リソース割り当て問題を、効率的に解ける凸問題に変換できるか？
• RQ4 提案されたアルゴリズムは、従来の直交多重アクセス（OMA）および非FD手法と比較して、どの程度の性能向上を達成するか？

主な発見

• 提案された反復アルゴリズムは、従来の手法と比較して、より低い全エネルギー消費を達成し、NOMAおよびEHを備えたFD-MECシステムにおける優れたエネルギー効率を示した。
• 等価問題の定式化により変数次元が低減され、交互凸最適化による効率的な最適化が可能になった。
• チャネルゲインが強く、中程度に強いユーザーをペアリングすることで、全システム性能が向上する。これは、単に最も強いユーザー同士をペアリングするのとは対照的である。
• 再定式化された問題が各変数セットで凸であることを保証することで、反復アルゴリズムの収束性と低計算複雑度が確保された。
• シミュレーション結果から、特に高移動度または高データレート環境において、提案手法が顕著にエネルギー消費を削減することが確認された。